데이터 무결성- 데이터의 정확성, 일관성, 유효성, 신뢰성을 위해 무효 갱신으로부터 데이터를 보호하기 위해 무결성 설계가 필요하다. 데이터 무결성 종류종류설명실체 무결성실체는 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 속성이나 속성 그룹을 가져야 한다.영역 무결성컬럼 데이터 타입, 길이, 유효 값이 일관되게 유지되어야 한다.참조 무결성데이터 모델에서 정의된 실체 간의 관계 조건을 유지하는 것이다.사용자 정의 무결성다양하게 정의될 수 있는 비즈니스 규칙이 데이터적으로 일관성을 유지하는 것이다. 데이터 무결성 강화 방법- 데이터 무결성은 데이터 품질에 직접적인 영향을 준다. 프로그램이 완성되고 데이터가 축적된 후 데이터 클린징을 하거나 무결성 방법을 강구할 때는 많은 비용이 발생된다.- 데이터 품질을 확보하기..

테이블- 테이블은 행과 컬럼으로 구성되는 가장 기본적인 데이터베이스 객체로 데이터베이스 내에서 모든 데이터는 테이블을 통해 저장된다.- 상용 DBMS들은 데이터를 저장하는 방식이 상이한 여러 종류의 테이블을 제공하고 있으므로 테이블 설계 시에 성능, 확장성, 가용성 등을 고려해 테이블 유형을 선택하여야 한다.- 테이블, 컬럼 등 데이터베이스에서 사용되는 객체의 명명 규칙은 표준화 관점에서 별도로 정의한다. 테이블- 테이블은 데이터의 저장 형태, 파티션 여부, 데이터의 유지 기간 등에 따라 다양하게 분류할 수 있다.Heap-Organized Table대부분의 상용 DBMS에서 표준 테이블로 사용하고 있는 테이블 형태로, 테이블 내에서 로우의 저장 위치는 특정 속성의 값에 기초하지 않고 해당 로우가 삽입될 ..

물리 데이터 모델 품질 검토 개요- 물리 데이터 모델 설계가 완료되면 이를 데이터베이스 객체로 생성하고 개발 단계로 넘어가기 전에 모델러를 비롯한 이해관계자들이 모여 물리 데이터 모델에 대한 리뷰 세션을 통해 작성된 데이터 모델의 품질을 검토하는 것이 바람직하다.- 물리 데이터 모델은 시스템 성능에 대해 직접적인 영향을 미치기 때문에 향후에 발생할 수 있는 성능 문제를 사전에 검토하여 최소화하는 노력이 절대적으로 필요하다. 기준 항목설명검토 관점 사례정확성데이터 모델이 표기법에 따라 정확하게 표현되었고, 업무 영역 또는 요구사항이 정확하게 반영되었음을 의미함- 사용된 표기법에 따라 물리 데이터 모델이 정확하게 표현되었는가- 대상 업무영역의 업무 개념과 내용이 정확하게 표현되었는가- 요구사항의 내용이 정..

정규화된 데이터 모델은 시스템의 성능 향상, 개발 과정의 편의성, 운영의 단순화를 위해 정규화의 원칙들에 위배되는 행위를 의도적으로 수행하게 된다. 이러한 일련의 과정을 반정규화 과정이라 할 수 있다.반정규화된 데이터 구조는 성능과 관리효율을 증대시킬 수 있지만, 데이터의 일관성 및 정합성을 해칠 위험을 내포하고 있고, 또한 이를 유지하는데도 그만큼 비용이 발생하여 지나치면 오히려 성능에도 악영향을 미칠 수 있기 때문에, 데이터 모델의 각 구성 요소인 엔티티, 속성, 관계에 대해 데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지 데이터베이스의 성능과 단순화에 우선순위를 둘 것인지를 적절하게 조정하는 것이 중요하고, 또한 다양한 경험을 필요로 하는 작업이다. 테이블 분할개념- 하나의 테이블을 수직 혹은 수평 분할하..

논리 데이터 모델-물리 데이터 모델 변환 용어 엔티티-테이블 변환테이블 설명- 테이블은 데이터를 저장하기 위해서 생성된 데이터베이스에서의 가장 기본적인 객체이다. 테이블(Table)테이블은 기본적으로 컬럼과 로우를 가진다. 각각의 컬럼은 지정된 유형의 데이터 값을 저장하는 데 사용된다.로우(Rows)테이블의 한 로우에 대응. 튜플, 인스턴스, 어커런스라고도 한다.컬럼(Columns)각 개개인의 관리 항목에 대한 Value를 저장한다.기본키(Primary Keys)하나의 컬럼 혹은 몇 개의 컬럼 조합으로, 어떤 경우라도 테이블 내에 동일한 값을 갖는 튜플이 존재하지 않도록 한다.외래키(Foreign Keys)외부 데이터 집합과의 관계를 구현한 구조이다. 서브타입 변환- 논리 데이터 모델에서는 비즈니스 또..